도로 자산관리를 위한 상태 모니터링 및 경제성 분석 : 세종시를 중심으로
Infrastructure Health Monitoring and Economic Analysis for Road Asset Management : Focused on Sejong City
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초록
본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
In this study, a novel method for monitoring road pavements using the Mobile Mapping System (MMS) and a deep learning crack detection system was presented. Furthermore, an optimal maintenance method through economic analysis was presented targeting the pavement section of Sejong City. As a result of monitoring the pavement conditions, it was confirmed that the pavement ratings were good in the order of national highways, municipal roads, and roads of provinces. In addition, economic analysis using the pavement deterioration model showed that micro-surfacing, one of the preventive maintenance methods, is the most economical in terms of maintenance costs and user benefits. The results of this study are expected to be used as fundamental reference for local governments' infrastructure management plans.
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